産業用ロボットの開始発展の歴史
saleadmin2022-11-16T16:44:45+07:00あなたが自動化の分野で働いている人、またはロボットに情熱を持っている人なら、きっと産業用ロボットの概念を知っているでしょう.この記事では、ロボットではなく、工業生産で使用されるロボットについてのみ言及します.ホンダや、ハリウッド映画に登場するロボットが土地を侵略することを目的としています!
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工場初の産業用ロボット、ユニメイトロボットのイメージ。
産業用ロボットというと、大小さまざまなロボット、6軸、3軸、スカラなどのロボットアームが工場内で自動稼働しているイメージを思い浮かべますが、産業用ロボットの祖先は誰なのか?その形成と発展の歴史は? 今日の投稿で、調べてみましょう。
産業用ロボットとは
ウィキペディアによると、Industrial Robotics とも呼ばれる産業用ロボットは、工業生産で使用されるロボットです。 産業用ロボットは自動でプログラム可能で、2 つ以上の軸で移動できます。
ロボットの典型的な用途には、梱包、製品分類、自動車および航空機シェルの工場での塗料のスプレー、… プラスチック射出技術、積み降ろし、ピッキングなどがあります。商品、輸送、製品の再配置、自動で使用されます。溶融金属などを注ぐために鋳造業界で適用される溶接。
歴史が始まる?
ジョージ・チャールズ・デボル Jr. (1912 年 2 月 20 日 – 2011 年 8 月 11 日) はアメリカの発明家であり、最初の産業用ロボットである Unimate を作成したことで最もよく知られています。 デボルの発明により、彼は「ロボットの父」という称号を得ました。

ジョージ・チャールズ・デボル・ジュニア(中央)とその仲間たち
National Inventors Hall of Fame は次のように述べています。最初のデジタル操作のプログラム可能なロボット アームに関する Devol の特許は、現代のロボット産業の礎石を表しています。
青年デヴォルの情熱
1940 年、Devol という名前の 28 歳の少年が、工場への自動化の導入に気づき始めました。
1950 年代初頭、Devol は自社のデジタル磁気記録装置をコネチカット州ノーウォークの Remington Rand にライセンス供与し、同社の磁気部門マネージャーになりました。 ここで彼はチームと協力して、ビジネス データ アプリケーション用の磁気記録システムを開発しました。
彼はまた、最初の高速印刷システムの開発にも取り組みました。 磁気記録システムはビジネス データには遅すぎることが判明しましたが、Devol の発明は、最終的に Unimate ロボットの「頭脳」となる機械制御として再利用されました。
キャリアターニングポイント
1954 年、Devol が「ロボット工学の父」と呼ばれるビジネスマンであり男である Joseph Frederick Engelberger と出会い、彼のアイデアの可能性を確信したとき、産業用ロボットのアイデアが生まれました。
1960年、DevolはUnimateと呼ばれる世界初の産業用ロボットの製造に成功し、最初のロボットの研究開発に費やされた総額は500万ドルでした。

デボルが開発した初の産業用ロボット「ロボットユニメイト」
Unimate が誕生し、アメリカの自動車メーカー、特に工場の自動化を望んでいた当時の自動車業界の巨人であったゼネラル モーターズの注目を集めました。 同年、Devol は最初の Unimate ロボットを販売しました。
1961 年、最初のユニメイト ロボットがGarenal Motors に出荷されました。 GM はこの機械を成形加工と点溶接に初めて使用しました。 最初の Unimate ロボットは、1961 年にニュージャージー州ユーイング タウンにある GM のインランド フィッシャー ガイド工場に設置され、鋳造機から高温の金属片を持ち上げて積み重ねました。 すぐに、クライスラー、フォード、フィアットなどの企業が Unimate を一括購入する必要性を認識しました。

ユニメーション社のロボット
1966 年、何年にもわたる市場調査とフィールド テストを経て、コネチカットで本格的な生産が開始されました。 Unimation の最初の生産ロボットはマテリアル ハンドリング ロボットであり、すぐに溶接やその他のアプリケーションが続きました。
2005 年、Popular Mechanics 誌は、Devol の Unimate を過去 50 年間のトップ 50 の発明の 1 つに選びました。
ということで、産業用ロボットの成り立ちと発展の歴史をお教えいただき、ありがとうございました。
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一般的なテクノロジーまたは特にデジタルトランスフォーメーションのためのデジタルテクノロジーの急速で包括的な爆発は、多様な選択肢をもたらしましたが、アプリケーションプロセスにおける潜在的なリスクと課題ももたらしました。 したがって、適切で効果的なテクノロジーを理解、評価、選択することは、企業や組織のデジタルトランスフォーメーションプロセスにおいて最も重要なタスクです。 市場の需要は常に製造業者が変化し、改善し、革新する理由であり、それは現代の工業生産にとっての課題でもあります。この要件に応えて、製品の完全性を確保しながら、強力で多目的でスマートな機能、または個々のニーズやより良いデザインなどに応じてカスタマイズする機能を製品に迅速に提供する必要があります。シームレスな接続、多層セキュリティでありながら簡単な経験であるため、産業メーカーは研究開発活動に多くのリソースを費やさなければなりませんでした。米国企業のFacebook、Amazon、Google、Samsung of Korea、Ant Group(中国)の驚異的な成長、東芝、ソニーの市場シェアの低下、Nokia、Windows Phoneの消滅、または自動車産業の世界地図に掲載されているベトナムの自動車ブランドVinfastは、テクノロジーが社会の発展、経済セクターの発展をリードする役割を果たしているだけでなく、人々の思考、見解、消費習慣に強い影響を与えていることを証明しています。また、あらゆるビジネスや組織の存在と発展において決定的な役割を果たします。 現在の工業生産の要件 工業生産企業向けのどのオプション 市場の変化に直面して、世界中のテクノロジー企業は、分析、評価、管理のプロセスをサポートするために、予測分析、同期接続、および情報提供が可能な新しいテクノロジーツールとソリューションを迅速に調査して導入しました。生産および事業活動の運営、それにより時間とコストの節約、個人の作業効率の改善、組織の企業統治の改善の完了。コンセプトインテリジェント製造、デジタルファクトリー、システムシステム、アディティブマニュファクチャリング、エッジコンピューティング、高度なロボティクス、クラウドテクノロジー、デジタルクローニング、人工知能、ビッグデータ…は、生産モデルを変換する機能を備えた工業生産のアプリケーショントレンドに急速になりました。 、アイデアを迅速かつ正確に実際の製品に変え、製品の存在を変えることもできます。市場に出回っている製品は予想外です。スマートマニュファクチャリングは、産業接続(IioT)、人工知能(AI)、仮想化(仮想)、クラウドコンピューティング(クラウドコンピューティング)など、同期された統合プラットフォーム上での最新テクノロジーのアプリケーションと統合です。技術は、製品の設計と開発(CAD)、試作評価シミュレーション(CAE)、製品への生産(CAM)、管理、製品の使用時のアフターサービス(サービス)に至るまで適用できます。これらは、従来の製造企業モデルからデジタルファクトリーモデルへの変換の最初のステップです。ビンファストは、ハイフォンの生産工場の開始日から2年以内に、さまざまな自動車を市場に迅速に供給するために、設計、管理、および生産活動に技術を効果的に適用することで成功を収めた典型的な企業です。 一般的なテクノロジーまたは特にデジタルトランスフォーメーションのためのデジタルテクノロジーの急速かつ包括的な爆発は、多様な選択肢をもたらしましたが、申請プロセスには多くの潜在的なリスクと課題ももたらしました。したがって、適切で効果的なテクノロジーを理解、評価、選択することは、企業や組織のデジタルトランスフォーメーションプロセスにおいて最も重要なタスクです。世界の先進産業を持つ国の経験によると、工業生産企業におけるデジタル技術の適用の傾向は、通常、ディスクリート製造業(ディスクリート)とプロセスによる大量生産の2つの主要産業に分けられます。 単一の製品または複雑な製品を生産するディスクリート製造業界では、高度なカスタマイズ機能を備えているため、企業は多くの場合、テクノロジーを適用して全体的な作業効率を高め、生産性を最大化します。自動化、入力システムと出力システムの同期接続を増やします。多くの場合、テクノロジーは次の段階で適用されます。 新製品の研究開発(R&D)フェーズ 技術設計の段階、設計最適化の分析と評価(設計とシミュレーション) デバイス製品の評価をシミュレートする 製品データ管理(PDM) 生産段階 自動化された生産計画(計画とスケジューリング) 倉庫およびサプライチェーン管理(倉庫およびロジスティクス) 顧客データベース管理(CRM) 製造運用管理(MES) サービス管理(サービス管理) エンタープライズリソース管理(ERP) 製品ライフサイクル管理(PLM)… 工場のデジタル化(スマートファクトリー) 飲料生産、消費財などの大量生産の分野で事業を行っている企業は、品質管理、変更管理、生産計画の段階でのデジタル化に関心があります。生産、倉庫、サプライチェーン管理(サプライヤー管理)、顧客関係管理(CRM)、リソース管理(ERP)、生産管理(MES)、..。 生産プロセスにおけるデジタルテクノロジーの適用段階に関係なく、ほとんどの企業は生産バリューチェーンに従い、それによって開発戦略を決定し、改善、変更、および計画の必要性を形成します。必要なリソースを決定します…適切な開発を行います。デジタル変革のロードマップと計画。品質向上、新製品、より優れた製品の達成、費用対効果の向上、作業効率の達成を確実にするために、より高く、労働生産性を向上させ、競争上の優位性を高めます。 デジタルクローニングは、工業生産企業のデジタル化プロセスで一般的に選択されているテクノロジーです。 製造企業のインダストリー4.0への道のり スマートプロダクションの開発とデジタルトランスフォーメーションの実装は、第4次産業革命の文脈で企業の必然的な傾向になっています。これは、企業間の競争が日々激化する場合にさらに明白になります。企業は絶えず革新し、発展するために適応しなければなりません。 ただし、ほとんどの工業製造企業は、デジタル企業のスマート製造企業の最終目的地に向かう途中の出発点が低くなっています。産業貿易省の評価結果によると、3D印刷技術、波動識別、ラジオ、ビッグデータなど、産業生産企業による第4次産業革命の主要技術の適用レベルはまだ非常に限られています。人工知能、リアルタイムポジショニングなどで3%…クラウドコンピューティングソフトウェアは最もエンタープライズアプリケーションレベルが15%ですが、このソフトウェアの活用と使用のレベルも企業では大きく異なります。調査結果によると、22%の企業がデータストレージサービスを使用し、17%の企業がクラウドベースのソフトウェアを使用し、わずか5%の企業がデータ分析サービスを使用していると答えています。データベースのコーポレートガバナンスモデルの採用率は非常に限られており、約5%にすぎません。たとえば、サプライチェーン管理(SCM)、製品ライフサイクル管理(PLM)、生産計画システム(PPS)、製品データ管理(PDM)などのシステムでは、採用レベルは2〜3%にすぎません。さらに、データをデジタル化し、企業内および企業とチェーン内のパートナー間でデータを接続する機能はまだ非常に限られています。これにより、変更に応じて自己運用し、企業を自動的に管理する能力が非常に低くなり、わずか2%(企業全体の規模)になります。 11〜12%(ビジネスの個々の領域)。 インダストリー4.0の主な目的地は、4.0ビジネス、デジタルビジネスにあり、各ビジネスは、(1)ビジネスの現在の能力に基づいて適切な道のりを選択する必要があります。スマート産業開発の要件と比較して。 (2)事業開発の現在の優先事項または課題および(3)有効性。技術革新とデジタルトランスフォーメーションへの投資は、ビジネスの新しい価値と競争力への投資になります。このロードマップは、新しい開発コンテキストにおける企業の戦略とビジョンに大きく依存します。 ITDCの貨物仕分けロボットはIDEA社に属しています 決議52- 2019年9月27日の政治局のNQ / TWは、デジタルトランスフォーメーションとスマート生産開発におけるビジネスのサポートの問題に特に重点を置いて、第4次産業革命に積極的に参加するための取り組みと方針に関する党の横断的な見解を表明しています。党の方向性を具体化し、政府の任務を割り当て、現在、産業貿易部門が積極的に参加している。基本的な要素を確立し、企業が科学技術を開発、適用、革新するための好ましい環境を作り、第4次産業革命以降の機会を迅速に活用します。業界の優先タスクを実行するための優先ソリューションの1つになり、また、各企業の地位と競争力を向上させるという目標もあります。 ダムティホンラン氏-VietbayTechnology Co.、Ltdのディレクター Post Views: 3 read more
食品工業における自動化
科学技術の進歩を製造業に採用ことは新しい話ではありません。しかし、以前から食品および飲料業界が自動化の道に入ってきたことを知っている人はほとんどいません。この業界には2019年だけの世界の産ロボット新規導入は11000台です。ブランドは、急速に変化する人々の消費習慣に追いつくために、「製造業のデジタル化」を目指して競争しています。この記事では、食品ロボットが業界をどのように変えているかを紹介します。 テクノロジーは、ビジネスの戦略的目標に対して効果的な手段です。 品質管理 品質管理は、食品用ロボットの最も目に見えるメリットの1つです。たとえば、数十年前に人為で作られた食べパンのスライスを食べていると想像してみてください。スライスは等しくなく、スライスの重量は大きく異なり、生産ラインへの人間の介入による汚染のリスクが常にあります。さて、ロボットを生産ラインに追加すると、パンは品質を損なうことなく、汚染のリスクもなく、均等にスライスされ、各スライスの重量はカトマーのニーズに適していることが結果からわかります。機械システムは、製品品質の均一性を確保する上で役割を果たします。 さらに、食品業界には安全と衛生上に対する要求します。それで、自動化の参加により、人間との接触や外部エージェントを制限、細菌感染を回避することができます。同時に、食品業界向けの特機は、滑らかにして、洗いやすくて安全な材料を備えています。 労働者の安全なプロセスを確保 自動化の最も重要なメリットの1つは、労働者のリスクレベルを低減できることです。食品 飲料の製造作業員は、重機、ブレード、化学的危険性、不注意による怪我など、さまざまな安全のリスクに直面しています。また、暑すぎたり寒すぎたりする環境での長時間の働くことも健康に影響します。 その上、コロナヴィルスのパンデミックが消えていない時代に、テクノロジーの採用は社会的距離を確保するのに役立ちます。 企業の職業上のイメージを作成 製品が市場に確固たる足掛かりを得るためには企業は顧客から信用状の開設と第一に考えています。そのため、信頼を維持すように、製造業者は、製品が、製造プロセスから消費者に届いたときまでの製品の品質に対する職業上を肯定する必要があります。安全で、均一で、衛生的で、手頃な価格の製品は、顧客が目指しているものです。製品の不良品や製品回収が発生するたびに、これはビジネスが構築したイメージに深刻な影響します。それから、顧客は競合他社の手に入ります。 食品業界は、自動化の点が他の業界に比べて立ち遅れると標識されました。しかし、時代の急速な発展は、流れに追いつくために変えるほかになりません。特に、コロナウイルスの影響を受ける以来、工場フロアでのロボットの参加は徐々に人間の活動に代わってきました。この変更を推進する理由は 食品規制が増える デジタル化を要求 効率と持続可能性を集中 消費習慣の変化 社会的距離を確保するための基準 過去20年間で、自動化は食品業界を席巻しました。2019年から2020年まで、食品業界の世界的な成長率は4.45%です。2020年から2021年にかけて、成長率は去年の同期により7.26%に延びました。世界のオンライン販売市場が、2020年から2026年にかけて約28%のCAGR(複合年間成長率)で拡大すると見込みです。長いコンベヤーベルト、AGV、または大容量のフードミキサー、ソーマシン、包装機などの機械はますます改善され、より近代的になり、徐々に馴染みになってきました。まだ困難がありますが、食品・飲料産業への技術的成果の応用の進歩を認めないわけにはいかないんです。 Post Views: 6 read more
COVID-19 の予防におけるイタリアの医師にとって強力な支援 “看護ロボット”
これらのロボットは昼夜を問わず、医師が休むことなく働くのを支援している。 トミーは、イタリアのロンバルディアの州北部の都市、ヴァレーゼにあるチルコロ病院で、医師と看護師がコロナウイルス患者のケアをするのに使用される6つのロボットの名前だ。 ロボットトミーは患者のベッドの隣に置かれる。 トミーロボットは患者のベッドのすぐ隣に運ばれ、医師がより深刻な状態にある他の人を救うことができる。これらのロボットは、室内の医療機器からのパラメータを監視し、その情報を病院のコンピュータに直接転送する。 トミーロボットにはタッチ スクリーンがあり、患者がメッセージを記録して医師に送信できる。最も重要なことは、ロボットの使用により、病院は患者と直接接触する医師や看護師の数を制限し、それによって感染のリスクを減らすことができるだ。 「ロボットを使用した初日、患者は賛成しなかった。特に高齢の患者だ。しかし、病院の目的を説明した後、誰もがとても幸せで使用だ。 患者はトミーのタッチ スクリーンで医師にメッセージを書き込むことができる さらに、ロボットのトミーは、病院が使用しなければならないマスクと保護ガウンの数を制限するのにも役立つ。病院長のジャンニ・ボネッリ医師は、「最近では、保護具はすべて不足している資源だ。ロボットを使用することには、決して疲労しないという利点があります」と述べた。 マスクの不足は、Covid-19の到着以来、イタリアの国民健康システムを揺るがしてきた最大の問題の1つだ。 国家緊急事態長官は、イタリアが病院に十分な医療用マスクを生産して供給するには、少なくとも2か月かかると述べた。 Post Views: 0 read more



